Часто після досягнення 5-го можна зробити кілька кроків назад, наприклад, якщо дані дуже змінилися. У такому разі необхідно буде поглянути на них ще раз, заново перетренувати ML-модель, протестувати… Так цикл ML-розробки на проєкті буде запущено заново. Після створення моделі фахівець із машинного навчання навчає її на великих обсягах даних. Наприклад, модель для розпізнавання облич може бути навчена на мільйонах фотографій, щоб згодом точно ідентифікувати людей. Після обробки даних Machine Learning інженер обирає алгоритми, які найкраще підійдуть для розв’язання конкретної задачі. Наприклад, алгоритми класифікації, які визначають, які товари можуть зацікавити певного користувача, або алгоритми регресії, які прогнозують продажі на основі попередніх даних.
🧠 Які знання і досвід потрібні Machine Learning Engineer
Однак між цими двома ролями є певне збігання, і деякі спеціалісти можуть працювати в обох сферах. Машинне навчання (ML) — це гілка штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам навчатися на основі даних і підвищувати продуктивність без необхідності явного програмування. Він використовує алгоритми та статистичні моделі для аналізу даних, визначення закономірностей, прогнозування та покращення процесу прийняття рішень. Інженер машинного навчання – одна з найперспективніших професій у 2024 році.
Кар’єрний шлях інженера машинного навчання
Вони збирають, аналізують та інтерпретують великі обсяги даних для розробки гіпотез і прогнозів, аналізу трендів для окремих компаній та ринку в цілому. Варто зазначити, що представники обох професій роблять вагомий внесок у розвиток прогресивних інформаційних технологій. Окрім цих інструментів, для інженерів машинного навчання також важливо знати різноманітні алгоритми та методи машинного навчання, а також добре розуміти статистичні та математичні концепції.
Концепції машинного навчання
Тому DOU поспілкувався з ML Engineers, які вже активно працюють на цій позиції, про те, як вони навчалися, перед якими труднощами постали і що радять тим, хто хоче увійти у професію сьогодні. Відповідальний за технічний розвиток компанії, стратегічне планування, вибір технологій та інноваційних напрямків. Технології розпізнавання облич та відбитків пальців допомагають забезпечувати безпеку.
- Ця галузь у найближчі роки точно не вичерпає себе, навпаки — лише розшириться.
- Які метрики використовуєте для завдань регресії та класифікації?
- Протягом нього новий співробітник проходить адаптацію, отримує завдання з чіткими KPI …
- Щороку дослідницькі інститути пропонують новаторські дослідження та продукти.
Що таке машинне навчання?
З LLM мені доводилося працювати, але тоді, коли ми стартували компанію, моїх знань з ML бракувало і я мав у процесі підтягувати все. Стартапом займався паралельно з навчанням у німецьких вишах. Тепер же, коли я набрався знань і навичок, у Bynesoft я відповідаю за те, що й раніше, і додатково за встановлення зв’язків із замовниками та подальшу комунікацію з ними, інтеграцію продукту. До речі, ми зараз закриваємо перший раунд за участі британських та американських VC, тож незабаром будемо розширювати команду. Як на мене, ML Engineer насамперед буде важко без ґрунтовних знань з математики, тобто матричних обчислень, а це — лінійна алгебра. Зазвичай для тих, хто не вивчав методи оптимізації функцій в університеті, це стає викликом.
Спеціальність ML-інженера — неймовірно цікава й перспективна, але й не надто проста, і вимагає багато зусиль та віддачі. Машинне навчання використовується для генерації зображень, текстів та музики. Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії. Практикував кілька разів питати system design для online learning, виходило з перемінним успіхом. З огляду на зацікавленість штучним інтелектом, яка зростає, на мою думку, професія MLE переживає свою золоту епоху.
- Роботодавці подають заявки на спеціаліста-джуніора не менш активно, ніж на інженерів з машинного навчання рівнів “мідл” та “сеньйор”.
- Паралельно з навчанням проходив різні курсики з бібліотек Pandas, Numpy, Scikit-Learn.
- Але головна мета інженера машинного навчання – створити надійний і стабільний штучний інтелект, який зможе імітувати наші розумові процеси.
- Наприклад, ці технології використовуються в аеропортах для ідентифікації пасажирів.
В обов’язки ML-спеціаліста входить збір та аналіз даних, які будуть використані для навчання моделі. Він вивчає вимоги замовника, визначає, які дані доступні, яка їх якість, як їх найкраще використати, видаляє шум та відбирає найважливішу інформацію. На цей етап припадає найбільше часу ІТ-спеціаліста у сфері ML. До плюсів належить те, що машинне навчання захопливе, тут менше буденності в робочих завданнях. Часто доводиться глибоко занурюватися в доменну частину, відповідно — співпрацювати з ключовими людьми на проєкті, які ухвалюють стратегічні рішення, а це цікаво. Ще ви можете мати значно більший вплив на продукт (якщо ваша модель працюватиме добре), хто такий web-розробник ніж у стандартному програмуванні, де ви зазвичай почуваєтеся гвинтиком у великому механізмі.
- Чимало часу «вбив» на те, щоби розібратися й виправити все.
- При чому в царині штучного інтелекту та машинного навчання — з ще більшими темпами, ніж в цілому в ІТ-індустріі.
- Переважно їх можна уникнути, якщо мати гарного і досвідченого ментора.
У березні 2021-го я запустив свою програмку в AppStore. Під час розроблення програми, яке тривало десь три місяці, я вивчив ті концепції, які має знати програміст-початківець. До моменту, поки я остаточно не засвоїв їх на базовому рівні, я навіть не відчував спроможності відгукуватись на вакансії. Стосовно system design — то тут насправді треба говорити про проектування певного рішення загалом, а не кусок фейсбука чи нетфлікса. Наприклад — спроектувати рекомендаційну систему нетфлікса на рівні концепцій.
